巨厚气藏气井井筒压力计算模型及应用——以普光气田为例

针对目前常用定质量流井筒压力计算模型不适用于产层段井筒长、从底部至顶部质量流量变化大的巨厚气藏气井的问题,通过耦合气井流入状态和井筒管流,建立了巨厚气藏气井产层段变质量流井筒压力计算模型,并通过实例气井进行验证,同时将该模型应用于气井产能评价。结果表明：变质量流模型计算的井筒压力值比定质量流模型小,两者之间差异随产气量和产层段长度增加而增大;在产层段不同深度处,变质量流模型计算误差均小于2%,计算精度较高。该变质量流模型能较精确地计算井筒压力值,进而可以有效解决气井产能测试遇阻无法获得井筒压力、井筒压力折算值不准确易导致产能指示曲线负异常等问题。该研究对巨厚气藏气井井筒压力分布计算和产能评价能够提供强有力技术支撑。     

长白山北坡森林生态系统的生物生产量及化学能研究

通过对长白山北坡森林生态系统的生物生产量及化学能的测量，揭示长白山北坡森林生态系统能量的分配规律。研究结果表明，长白山北坡森林生态系统中以针阔混交林生物量最高，人工落叶松林的生产量最高，并得出红松（Pinus koraiensis）和水曲柳（Fraxinus mandshurica）的化学能模型，从而为合理开发利用森林资源提供科学依据。     

2012年夏季韭山列岛附近海域初级生产力估算及其与环境因子的关系

于2012年8月对韭山列岛附近海域浮游植物生物量、叶绿素a浓度进行现场调查,并估算初级生产力水平。结果表明:夏季韭山列岛附近海域浮游植物的细胞丰度为0.4×103~1 225.0×103个/m3,平均68.9×103个/m3,尖刺菱形藻为第一优势种;叶绿素a含量为2.2~9.0 mg/m3,平均5.8 mg/m3,初级生产力含量变化范围在170.94~1 083.10 mg/m3·d之间,平均629.46 mg/m3·d,初级生产力分布特征与叶绿素a基本保持一致,由于真光层深度的差异造成两者峰值出现的站位相异。相关性分析表明初级生产力与叶绿素a、透明度、化学需氧量、无机氮呈现显著正相关,与盐度呈负相关;夏季携带高营养盐的长江冲淡水南下与近岸沿岸流的共同作用与浙江沿岸流、海区上升流以及台湾暖流三种水系在该海域的交汇形成海洋锋区是高初级生产力区形成的主要原因,光照条件和营养盐含量是调查海域初级生产力的主要控制因素。     

进口贸易如何促进经济增长——基于江西省全要素生产率的实证研究

本文利用1996-2005年的江西贸易统计数据,实证考察了1996-2005年间的进口对江西经济增长的促进作用,研究结果表明：进口对江西经济增长有着重要的推动作用。基于不同种类商品的进口增长率对全要素生产率的影响的分析视角,测度了进口贸易对经济增长的贡献,进口总体上通过提高全要素生产率促进了经济增长;初级产品的进口对全要素生产率的增长没有显著影响,但非食用原料和矿物燃料、润滑油及有关原料的进口有显著影响;工业制成品进口对全要素生产率的增长有显著影响。     

2010年贵州省南部森林生态系统固碳释氧服务功能价值评估

以贵州南部三州为研究区,运用连续生物量转换因子法,基于2010年森林清查小班数据,估算了2010年贵州南部森林植被净生产力,以此为基础,计算了2010年贵州南部森林生态系统固碳释氧价值量。结果显示:2010年,贵州省南部森林生态系统年固碳量861.39×104t C,年释氧量2 306.07×104t,单位面积年固碳量1.95t C/(hm2·a),单位面积年释氧量5.21t/(hm2·a);贵州省南部森林生态系统年固碳价值103.37亿元,年释氧价值230.61亿元,总价值333.98亿元;杨树单位面积固碳释氧价值最强,达到0.86万元/(hm2·a)和1.92万元/(hm2·a);柏木单位面积固碳释氧能力最弱,分别仅有0.10万元/(hm2·a)和0.23万元/(hm2·a);固碳释氧价值在空间上呈现出由西向东递增趋势,这与贵州南部的水热条件分布基本一致。     

复杂渗流条件下致密气藏压裂气井分区产能计算方法

致密气藏压裂气井渗流机理复杂,压裂改造区内外渗流机理和影响因素也截然不同,常规的产能计算模型不能准确描述这种存在区域差异的渗流特征,造成最终产能计算误差较大.以气体渗流理论为基础,分析了在致密气藏压裂气井分区域渗流机理,明确了压裂气井不同区域的渗流特征及影响因素.在此基础上建立了复杂渗流条件下的致密气藏压裂气井分区产能...     

层间干扰实质与再认识

受各储层段岩性、物性以及开采过程中各层段地层压力与流体物性差异等因素影响,多层油藏在采用合注合采开发时,始终存在层与层之间相互制约和干扰的问题。不恰当的注水开发模式会导致各层吸水能力、出油状况及水淹程度差异加剧,生产动态上表现出较大的层间矛盾,从而影响各层段和油藏整体的均衡动用及最终采收率。目前定义的多种层间干扰系数能定量表征层间干扰现象,但其物理内涵与实际注水开发渗流过程不符。针对前期层间干扰研究存在的不足,以海上某油田典型多层油藏X为例,结合室内实验方法、油藏工程方法和数值模拟方法,剖析了多层合采早期实验测试及理论研究中存在层间干扰的根源和实质,确定了分段测试与整体测试之间表现出的层间干扰实质是油藏压力场与渗流场的非均衡性所致,并基于层间干扰实质研究成果,建立了考虑层间干扰的油井产能计算新方法。实例应用结果表明,基于层间干扰实质的层间矛盾定量评价及油井产能计算新方法更符合油藏实际情况,为多层油藏合注合采产能的预测及降低层间干扰对实际生产效果影响的策略制定提供了理论依据。     

基于可解释机器学习的水平井产能预测方法

准确预测致密气藏分段压裂水平井产能是压裂效果评价和优化设计的关键环节。现有的产能预测方法,引入了过多的假设和简化,很难全面反映致密储层流体多尺度的运移机理和复杂物理过程,导致产能预测误差较大。提出一种基于机器学习的致密气藏分段压裂水平井产能预测方法,该方法综合利用已收集的地质、压裂水平井产能及钻完井等多类型数据,通过机器学习算法直接挖掘数据内部规律,建立产能预测模型。此外,为解决常规机器学习模型的“黑盒子”问题,还利用SHAP(SHapley Additive exPlanations)方法对建立的机器学习模型进行全局和局部解释,分析影响产能的主要因素,增加了模型的可信性和透明度。以苏里格气田苏东示范区为例,验证了该方法的有效性和实用性。与油气藏数值方法相比,该方法不仅提高了产能预测的精度,而且缩短了建模周期,加快了计算速度。     

石河子紫泥泉种羊场草地资源及利用

本文简要概述了石河子紫泥泉种羊场自然条件,对草地进行了类型划分和提出分类系统,并着重分析了各类草地数量构成、分布规律、草群种类成分、结构和生产力。阐述了各季节牧场的基本条件,对其生产性能进行了评定,同时在探讨了生产利用中存在的问题之后,提出了可行性改进意见。     

Exponential smoothing: The state of the art

This paper is a critical review of exponential smoothing since the original work by Brown and Holt in the 1950s. Exponential smoothing is based on a pragmatic approach to forecasting which is shared in this review. The aim is to develop state-of-the-art guidelines for application of the exponential smoothing methodology. The first part of the paper discusses the class of relatively simple models which rely on the Holt-Winters procedure for seasonal adjustment of the data. Next, we review general exponential smoothing (GES), which uses Fourier functions of time to model seasonality. The research is reviewed according to the following questions. What are the useful properties of these models? What parameters should be used? How should the models be initialized? After the review of model-building, we turn to problems in the maintenance of forecasting systems based on exponential smoothing. Topics in the maintenance area include the use of quality control models to detect bias in the forecast errors, adaptive parameters to improve the response to structural changes in the time series, and two-stage forecasting, whereby we use a model of the errors or some other model of the data to improve our initial forecasts. Some of the major conclusions: the parameter ranges and starting values typically used in practice are arbitrary and may detract from accuracy. The empirical evidence favours Holt's model for trends over that of Brown. A linear trend should be damped at long horizons. The empirical evidence favours the Holt-Winters approach to seasonal data over GES. It is difficult to justify GES in standard form–the equivalent ARIMA model is simpler and more efficient. The cumulative sum of the errors appears to be the most practical forecast monitoring device. There is no evidence that adaptive parameters improve forecast accuracy. In fact, the reverse may be true.